<aside> 💡 ・受講に必要な情報が記載されています。 ブックマークをして、いつでも閲覧できるようにしてください。
・このページは受講生専用です。受講生以外やSNS上での共有はしないでください。 またDL Slack内での展開もご遠慮ください。(受講生以外の方も加入しているため)
・本手引きと教材の公開期限は「2027/3/31」まで(予定)です。
・本講義は英語での同時提供を行います。 各ツール等の言語提供は下記の通りの予定です。
動画ー音声:日本語・字幕:英語 講義資料ー日本語・英語 演習教材ー日英併記 Slackー基本 日英併記 Omnicampusー各自で言語変更が可能(マイページより)
</aside>
<aside> 💡 ・This guide provides the essential information for taking Basic Deep Learning. Please bookmark this page so you can access it anytime.
・This page is accessible only to course participants. It is prohibited to share it with non-participants or on social media. Also, please do not share the URL for this page in the DL slack(as non-participants in the DL Community could also see it.)
・This guide and materials are available until the end of March 31st, 2027(tentative).
・This course is offered in both Japanese and English. Translation availability(tentative) is listed below.
Lecture VideoーAudio:Japanese・Subtitle:English Lecture SlidesーJapanese Hands-on NotebookーJapanese, English Slackー Originally in Japanese, English translation will be available(Automatically generated) OmnicampusーYou may change your preferred language on My Page
</aside>
| 項目 | リンク先 |
|---|---|
| Web site | (JP) https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/deep-learning/ |
| (ENG) https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/deep-learning-en/ | |
| zoom URL | https://us06web.zoom.us/j/87904249962?pwd=j93KCqbioqcqZveLlW2vywlEKFGLDm.1 |
| パスコード Passcode:129407 | |
| **講義資料 格納先 | |
| Course Materials (Storage URL)** | https://drive.google.com/drive/folders/1Ltv9ImHcuL4DTguFbaldo5eMQBemRKnZ?usp=drive_link |
| **最終課題 | |
| Final Assignment** | 準備中 |
| Coming soon | |
| Omnicampus | |
| 出欠アンケート・宿題・最終課題 提出先 | |
| Submission Portal (Attendance Survey/ Homework / Final Assignment) | https://edu.omnicamp.us/courses/129/ |
| **Omnicampus 提出方法 | |
| (出欠・宿題) | |
| User Guides (Attendance Survey & Homework)** | ‣ |
| ‣ | |
| ‣ | |
| ‣ | |
| **質問方法 | |
| User Guide(Chatbot)** | ‣ |
| Wiki&単語帳 | ‣ |
| **E資格対策勉強会(参加任意) | |
| Deep Learning ENGINEER Exam(optional, conducted only in Japanese) | |
| ※参加締切:2026/12/31** | https://edu.omnicamp.us/applicants/MVPO55AC81BKQ90X6K3A33HV3VC210GIDWROM64CJACA9IXQQSGQ12ITHYRTWMBF |
| | 公開 Release | 受付開始 Submission Opens | 締切 Deadline | 提出先 Submission Portal | | --- | --- | --- | --- | --- | | 出欠アンケート Attendance Survey | 各講義日前 Before each lecture | 各講義日 18:00前後 Around 18:00 on the lecture day | 講義翌週 木曜日 16:00 16:00 on Thursday of the following week | Omnicampus | | 宿題 Homework | 各講義日前 Before each lecture | 各講義日 18:00前後 Around 18:00 on the lecture day | 講義翌週 木曜日 16:00 16:00 on Thursday of the following week | Omnicampus | | 最終課題 Final Assignment | 未定 Coming soon | 未定 Coming soon | 未定 Coming soon | Omnicampus |
| 講義回・日程 | Lecture & Date | カリキュラム | Curriculum | URL (Passcode →) | Passcode |
|---|---|---|---|---|---|
| 第1回 2026/4/9(木) | Lecture 1 – Apr 9, 2026 (Thu) | 人工知能の概要とディープラーニングの意義 | Introduction to Artificial Intelligence and the Role of Deep Learning | Click | $pl&e+4= |
| 第2回 2026/4/16(木) | Lecture 2 – Apr 16, 2026 (Thu) | 機械学習基礎 | Fundamentals of Machine Learning | Click | 0@UK1xVH |
| 第3回 2026/4/23(木) | Lecture 3 – Apr 23, 2026 (Thu) | ニューラルネットワーク基礎 | Fundamentals of Neural Network | Click | 2*z8T+u+ |
| 第4回 2026/4/30(木) | Lecture 4 – Apr 30, 2026 (Thu) | ニューラルネットワークの最適化・正則化 | Optimization and Regularization in Neural Networks | Click | =+y=x8JG |
| 第5回 2026/5/14(木) | Lecture 5 – May 14, 2026 (Thu) | 畳み込みニューラルネットワーク | Convolutional Neural Networks | ||
| 第6回 2026/5/21(木) | Lecture 6 – May 21, 2026 (Thu) | 深層学習と画像認識 | Deep Learning and Image Recognition | ||
| 第7回 2026/5/28(木) | Lecture 7 – May 28, 2026 (Thu) | 回帰結合型ニューラルネットワークと系列データ処理 | Recurrent Neural Networks and Sequential Data Processing | ||
| 第8回 2026/6/4(木) | Lecture 8 – Jun 4, 2026 (Thu) | Transformer基礎 | Fundamentals of Transformer | ||
| 第9回 2026/6/18(木) | Lecture 9 – Jun 18, 2026 (Thu) | 大規模言語モデルと自然言語処理 | Large Language Models and Natural Language Processing | ||
| 第10回 2026/6/25(木) | Lecture 10 – Jun 25, 2026 (Thu) | 表現学習と自己教師あり学習 | Representation Learning and Self-Supervised Learning | ||
| 第11回 2026/7/2(木) | Lecture 11 – Jul 2, 2026 (Thu) | 深層学習の理論 | Theory of Deep Learning | ||
| 第12回 2026/7/9(木) | Lecture 12 – Jul 9, 2026 (Thu) | 深層強化学習 | Deep Reinforcement Learning | ||
| 第13回 2026/7/16(木) | Lecture 13 – Jul 16, 2026 (Thu) | 深層生成モデル | Deep Generative Models |
| 日程 | 内容 | URL | 資料 |
|---|---|---|---|
| 2026/4/11(土) | DLコミュニティ キックオフ | https://www.youtube.com/watch?v=4QEC4VYporw | https://drive.google.com/drive/folders/1f8DRZZrtL_QJa12aqtEyIbQ9f6Trk9Ne |
| 2026/4/18(土) | 宿題スタートダッシュイベント | https://www.youtube.com/watch?v=qdJa2XFWCUw | https://drive.google.com/drive/folders/13uBkffphAbBr0MpauLTLahq9KR8z--F3 |